Toepassing van het Multitask Deep Learning-model bij het beoordelen van de ernst van degeneratie van facetgewrichten

Spinale facetgewrichtsartrose is een ziekte met een hoge incidentie bij mensen ouder dan 40 jaar. Het is een ziekte die wordt gekenmerkt door een reeks degeneratieve pathologische veranderingen en klinische kenmerken van synovium, gewrichtskraakbeen, subchondraal bot, gewrichtsruimte en hulpweefsels van spinale facetgewrichten onder invloed van meerdere factoren. Sommige fysiologische of pathologische factoren kunnen leiden tot artrose van de facetgewrichten van de wervelkolom. Patiënten met spinale facetartrose hebben vaak verschillende gradaties van klinische manifestaties, zoals rugpijn en dyskinesie, die de fysieke en mentale gezondheid van patiënten aanzienlijk beïnvloeden. De ernst van osteoartritis in het ruggenmerg heeft niet alleen een zekere invloed op de lage rugpijn en veranderingen in de dichtheid van de lage rugspieren, maar heeft ook invloed op het beheer en het behandelplan van de patiënt. Momenteel hebben verschillende artsen een zekere subjectiviteit bij het beoordelen van lumbale facetartrose, en de consistentie en herhaalbaarheid van de resultaten zijn slecht. Bovendien is het erg tijdrovend en repetitief werk dat artsen nodig hebben om beeldbeelden te lezen en te beoordelen. In de afgelopen jaren is de toepassing van deep learning-technologie bij de analyse van medische beelden op grote schaal door clinici in twijfel getrokken. Diep leren heeft grote potentiële voordelen bij de diagnose van medische beeldvorming. Het kan semi-automatische rapporten leveren onder supervisie van radiologen, om zo de nauwkeurigheid, consistentie, objectiviteit en snelheid van de beoordeling van de ziektegraad te verbeteren en de klinische besluitvorming op deze basis verder te ondersteunen. Dit project beoogt de ontwikkeling van een intelligent diagnose- en classificatiesysteem voor degeneratieve ziekten van de kleine gewrichten van de wervelkolom met multitasking en diepgaand leren, en de klinische haalbaarheid ervan te verifiëren, met als doel clinici te helpen de nauwkeurigheid, consistentie, objectiviteit en snelheid van de diagnose te verbeteren. overeenkomstige evaluatie van de ziektegraad, en verdere ondersteuning van de follow-up klinische besluitvorming.